Python で z スコアから p 値を見つける方法

統計では、仮説検定の結果として得られる特定の Z スコアに関連付けられたp 値を決定したいことがよくあります。この p 値が特定の有意レベルを下回っている場合、仮説検定の帰無仮説を棄却できます。

Python で Z スコアに関連付けられた p 値を見つけるには、次の構文を使用するscipy.stats.norm.sf() 関数を使用できます。

scipy.stats.norm.sf(abs(x))

金：

• x: z スコア

次の例は、左側検定、右側検定、および両側検定の Z スコアに関連付けられた p 値を見つける方法を示しています。

左のテスト

左手仮説検定で-0.77の Z スコアに関連付けられた p 値を見つけたいとします。

 import scipy.stats

#find p-value
scipy.stats.norm.sf(abs(-0.77))

0.22064994634264962

p 値は0.2206です。有意水準 α = 0.05 を使用すると、この p 値は 0.05 以上であるため、仮説検定の帰無仮説を棄却できなくなります。

正しいテスト

極右仮説検定で1.87の Z スコアに関連付けられた p 値を見つけたいとします。

 import scipy.stats

#find p-value
scipy.stats.norm.sf(abs(1.87))

0.030741908929465954

p 値は0.0307です。有意水準 α = 0.05 を使用すると、この p 値は 0.05 未満であるため、仮説検定の帰無仮説は棄却されます。

両側検定

両側仮説検定で1.24の Z スコアに関連付けられた p 値を見つけたいとします。

 import scipy.stats

#find p-value for two-tailed test
scipy.stats.norm.sf(abs(1.24))*2

0.21497539414917388

この両側の p 値を求めるには、片側の p 値を単純に 2 で乗算します。

p 値は0.2149です。有意水準 α = 0.05 を使用すると、この p 値は 0.05 以上であるため、仮説検定の帰無仮説を棄却できなくなります。

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